Notice bibliographique
Résumé
academic institutions that confer status 33 academic research 202 academic standards, lower, overgenerous marking 54 acceptance of situation, changed context in market 147 accountability and improved performance for government funding 11, 30, 161 accreditation 16, 92, 202 ACSI Model of Customer Satisfaction 62 adaptation to the changing world 210 adaptive learning technology 198, 217-18 admission of low admission scores, Australia 87 admission procedures, rigorous 34 advertising 179 African Americans, interviews, random sample 169 AIDA, awareness, interest, desire, action 179 airline industry, tickets with mandatory features 85 alliances and partnership academics and research/teaching consortia 162 alternative evaluation, best for needs 177 American Customer Satisfaction Index 58 firms, industries, economic sectors, national economies 62 American Marketing Association (AMA) official definition of marketing, 1948 107 American Men of Science, James McKeen Cattell 39 Apple differentiated position 220 upward growth trajectory 138 artefacts of market orientation 109, 114 assets of organization tangibles and intangibles 84 Australia allow universities to set own fees, rejected 87-8 deregulation of higher education sector 69 evolution of higher education policy 3-4 first degrees, 1856 3 first university, Sydney, 1852 small population, large distances 5 Australian dollar floating, 1983 8 Australian economy in 1980s 8 Australian government 'cap' on publicly funded places 2 Australian students with poor command of English 87 Australian Tertiary Admission Rank (ATAR) one in three chance of failing to complete 87 Australia's higher education 'behind international competitors' 13 Australasian Survey of Student Engagement (AUSSE) 19 results higher in Canada and USA 18 awareness development 179 Bacon, Sir Francis, English philosopher 'knowledge is power' 188 today, might say 'knowledge is ubiquitous' 188
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,725 | 0,597 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».